产生背景

要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。

但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理，并且只能以顺序方式访问数据，这意味着即使是最简单的工作，也必须搜索整个数据集，无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据库所擅长的，但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下，必须有一种新的方案来解决海量数据存储和随机访问的问题，HBase 就是其中之一 (HBase，Cassandra，couchDB，Dynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问)。

简介

HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。

HBase 是一种类似于?Google’s Big Table?的数据模型，它是 Hadoop 生态系统的一部分，它将数据存储在 HDFS 上，客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。它具有以下特性：

不支持复杂的事务，只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的；
由于是采用 HDFS 作为底层存储，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的存储；
支持通过增加机器进行横向扩展；
支持数据分片；
支持 RegionServers 之间的自动故障转移；
易于使用的 Java 客户端 API；
支持 BlockCache 和布隆过滤器；
过滤器支持谓词下推。

架构

1 系统架构

HBase 系统遵循 Master/Salve 架构，由三种不同类型的组件组成：

Zookeeper

保证任何时候，集群中只有一个 Master；
存贮所有 Region 的寻址入口；
实时监控 Region Server 的状态，将 Region Server 的上线和下线信息实时通知给 Master；
存储 HBase 的 Schema，包括有哪些 Table，每个 Table 有哪些 Column Family 等信息。

Master

为 Region Server 分配 Region ；
负责 Region Server 的负载均衡；
发现失效的 Region Server 并重新分配其上的 Region；
GFS 上的垃圾文件回收；
处理 Schema 的更新请求。

Region Server

Region Server 负责维护 Master 分配给它的 Region ，并处理发送到 Region 上的 IO 请求；
Region Server 负责切分在运行过程中变得过大的 Region。

2 组件间的协作

HBase 使用 ZooKeeper 作为分布式协调服务来维护集群中的服务器状态。 Zookeeper 负责维护可用服务列表，并提供服务故障通知等服务：

每个 Region Server 都会在 ZooKeeper 上创建一个临时节点，Master 通过 Zookeeper 的 Watcher 机制对节点进行监控，从而可以发现新加入的 Region Server 或故障退出的 Region Server；
所有 Masters 会竞争性地在 Zookeeper 上创建同一个临时节点，由于 Zookeeper 只能有一个同名节点，所以必然只有一个 Master 能够创建成功，此时该 Master 就是主 Master，主 Master 会定期向 Zookeeper 发送心跳。备用 Masters 则通过 Watcher 机制对主 HMaster 所在节点进行监听；
如果主 Master 未能定时发送心跳，则其持有的 Zookeeper 会话会过期，相应的临时节点也会被删除，这会触发定义在该节点上的 Watcher 事件，使得备用的 Master Servers 得到通知。所有备用的 Master Servers 在接到通知后，会再次去竞争性地创建临时节点，完成主 Master 的选举。